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1、经济预测实验指导书哈尔滨市居民收入与消费结构相关性分析课程：经济预测学时：2学时实验目的和意义：哈尔滨市作为黑龙江省的省会城市，是我国东北部重要的交通枢纽，人口众多（截至2004年全市人口为948.3万人），地域广阔（辖七区十二县，土地面积53068平方公里），是重要的农业大市，国家老工业基地之一。通过SPSS统计分析软件对哈尔滨市居民收入与消费结构的相关性分析，找出消费结构与居民收入之间的变化规律，使学生能够熟练掌握SPSS中相关性分析功能，同时加深学生在区域经济学中关于区域经济发展中居民消费结构变化规律的理解。分析方法：相关分析方法。在现实中，变量间的关系往往是非确定关系。这种关系的特征是
2、：一种现象发生变化会引起另一种现象的变化，但这种变化不是唯一确定的，仅是有某种倾向性的变化，这种倾向性关系就是相关关系。相关分析按相关变量的多少可以分为单相关和复相关。单相关只涉及一个因变量和一个自变量共两个变量，复相关涉及3个或3个以上变量间的关系，有多个自变量和一个因变量。按相关的表现形式可相关分析又可以分为线性相关（直线相关）和非线性相关（曲线相关）。按照变量的变化方向又可以分为正相关与负相关。正相关表示一个变量增加，另一变量也跟着增加。而负相关表示一个变量增加，另一变量却减少。根据近年哈尔滨市城镇居民收入以及消费结构数据，采用SPSS统计分析软件中的相关分析功能，得出收入与各种消费之间
3、的相关系数，并运用所学的经济学相关知识解释相关系数的正负符号以及数值大小。实验目标与结果：能够运用相关性分析方法对各种经济现象之间的关系进行研究分析，并能够运用所学经济学知识解释所得结果。程序与步骤：一、向SPSS系统中输入原始数据（数据来源于黑龙江统计年鉴或城市统计年鉴）具体操作程序是：1、打开SPSS系统，进入Data Editor。2、点击Variable View,定义变量性质。3、点击Data View,输入原始数据。二、应用SPSS实现相关分析的步骤：1、点击Analyze菜单Correlate中选择Bivariate命令。2、在Bivariate Correlation对话框中，
4、从对话框左侧的变量列表中选择“居民收入”和“食品支出”等选项使之添加到右边的Varialbe(s)框中。3、在Correlation Coefficien对话框中，分别选择Pearson或Spearman等复选框，以选择不同的相关分析模型进行相关分析。4、选择完毕后单击Ok按钮，出现Output界面，SPSS自动完成计算。5、按照如上步骤可分别计算居民收入与其它7项支出的相关系数。结果分析：根据各种模型不同的结果以及相应的Sig值，判断计算结果的拟合优度。思考：1、 如何判断分析结果的拟合优度？2、 相关系数的正负号代表什么含义？3、 结合所学的经济学知识解释各相关系数数值大小的原因。4、 若采用哈尔滨合并呼兰区和阿城区后的数据，是否科学，会对计算结果产生什么影响？
